package com.atguigu.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2VO;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;
import com.atguigu.common.utils.Query;

import com.atguigu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1.查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        //2.组装成父子树形结构
        //2.1 找到所有的一级分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map(menu -> {
            menu.setChildren(getChiledrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        //逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        ArrayList<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentsPath = findParentsPath(catelogId, paths);

        Collections.reverse(parentsPath);


        return (Long[]) parentsPath.toArray(new Long[parentsPath.size()]);
    }

    /**
     * @param category
     * @author
     * @Description 级联更新所有关联的数据
     * @Date 11:23 2022/9/8
     * @Return void
     * @CacheEvict 失效模式的使用
     * @Caching 同时进行多种缓存操作
     * @CacheEvict(value = "category",allEntries = true) 指定删除某个分区下的所有数据
     *
     * 只要是同一类型的数据，都可以指定成同一个分区缓存 分区名 默认就是缓存的前缀
     **/

//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getCatelogJson'")
//    })
    //category::getLevel1Categorys
    //@CachePut //双写模式
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true) //失效模式
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);

        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }

    /**
     * 每一个需要缓存的数据，都来指定放到哪个名字的缓存。 【缓存的分区（按照业务类型分区）】
     * @Cacheable({"category"})
     * 代表当前方法的结果需要缓存，。如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 默认行为
     *      1.如果缓存中有，方法不用调用
     *      2.key默认自动生成 缓存的名字 ：：SimpleKeyKey[](自主生成的key值)
     *      3.缓存的value的值。默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存到redis
     *      4.默认ttl时间
     *
     * 自定义操作
     *      1. 指定生成的缓存使用的key   key属性指定，接受一个Spel表达式
     *      2. 指定缓存的数据的存活时间 配置文件中修改ttl
     *      3. 将数据保存为json格式
     *              CacheAutoConfiguration会导入RedisCacheConfiguration
     * SpringCache的缺点
     *      1. 读模式
     *          缓存穿透：查询一个null数据，解决：缓存空数据 配置文件解决
     *          缓存击穿：大量并发进来，同时查询一个正好过期的数据。解决： 加锁 ？默认是没有加锁 @Cacheable( sync = true ） 加锁 解决击穿
     *          缓存雪崩：大量的key同时过期。解决： 加随机时间。 加上过期时间
     *      2. 写模式（缓存与数据库一致）、
     *          1.读写加锁
     *          2.引入Canal，感知到MySQL的更新去更新缓存
     *          3.读多写多，直接去数据库查询
     *    总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据）：完全可以使用SpringCache 写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     *
     *      特殊数据：特殊设计
     *
     *  原理：
     *      CacheManager（RediscacheManager） -》 Cache（RedisCache） -》 Cache负责缓存的读写
     *
     **/
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("getLevel1Categorys---------------------");
        long l = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));

        System.out.println("消耗时间: " + (System.currentTimeMillis() - l));
        return categoryEntities;
    }

    @Cacheable(value = "category",key = "#root.method.name")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJson() {
        System.out.println("查询了数据库------------------");
        List<CategoryEntity> categoryEntityList = baseMapper.selectList(null);

        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(categoryEntityList, 0L);

        //封装数据
        Map<String, List<Catelog2VO>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> {
            //遍历每一个一级分类
            return k.getCatId().toString();
        }, v -> {
            //查到一级分类下的所有二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(categoryEntityList, v.getCatId());

            List<Catelog2VO> catelog2VOS = null;
            if (categoryEntities != null) {

                catelog2VOS = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2VO catelog2VO = new Catelog2VO(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());

                    //找当前二级分类的三级分类封装成的vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(categoryEntityList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2VO.Catelog3VO> catelog3VOS = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //封装成指定格式
                            Catelog2VO.Catelog3VO catelog3VO = new Catelog2VO.Catelog3VO(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3VO;
                        }).collect(Collectors.toList());

                        catelog2VO.setCatalog3List(catelog3VOS);
                    }
                    return catelog2VO;
                }).collect(Collectors.toList());
            }

            return catelog2VOS;
        }));

        return parent_cid;
    }

    //TODO 产生堆外内存溢出
    //1. springboot2.0以后，默认使用lettuce-core作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络通信。
    //2.lettuce的bug导致堆外内存溢出 -Xmx300m  netty如果没有指定堆外内存，默认使用Xmx
    // 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    //解决方案： 不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去 调大堆外内存
    //升级lettuce客户端   切换使用jedis（切换客户端）

    //RedisTemplate
    //lettuce,jedis操作redis的底层客户端。Spring再次封装RedisTemplate
    //@Import({ LettuceConnectionConfiguration.class, JedisConnectionConfiguration.class })
    //public class RedisAutoConfiguration {

    //从数据库查询并封装整个分类数据getCatelogJsonFromDb
    //@Override
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJson2() {

        //给缓存中放json字符串，拿出json字符串，还需要你转为能用的对象 这个过程称之为 【序列化 反序列化】

        /*
         * 1. 空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2. 设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3. 加锁：解决缓存击穿
         */

        //加入缓存逻辑
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            System.out.println("缓存不命中----------------------------");
            //2.缓存中没有，需要查询数据库 并添加到redis
            Map<String, List<Catelog2VO>> catelogJsonFromDb = getCatelogJsonFromDbWithRedisRock();
//            //3.将查出的对象 转换为json字符串
//            //JSON跨语言 跨平台兼容
//            String s = JSON.toJSONString(catelogJsonFromDb);
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON",s,1, TimeUnit.DAYS);

            return catelogJsonFromDb;
        }

        //转换为指定的对象   第一个参数  需要转换的字符串  第二个参数 传TypeReference的匿名内部类  设置转换类型
        Map<String, List<Catelog2VO>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2VO>>>() {
        });

        return result;
    }

    /**
     * @param
     * @author
     * @Description 用redis完成分布式锁
     * @Date 14:42 2022/10/2
     * @Return java.util.Map<java.lang.String, java.util.List < com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2VO>>
     **/
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJsonFromDbWithRedisRock() {

        //1.占分布式锁 占redis坑
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功---------------------------");
            //枷锁成功 --- 执行业务
            //设置过期时间 必须和枷锁是同步的 保持原子性 EX 秒 PX 毫秒
            //stringRedisTemplate.expire("lock", 30,TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2VO>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                //stringRedisTemplate.delete("lock");
                //获取值对比 ，对比成功 删除 必须是原子操作 Lua脚本解锁
//            String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if (uuid.equals(lockValue)){
//                //解锁
//                stringRedisTemplate.delete("lock");
//            }
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1])else return 0 end";

                //原子性  删除锁  保证锁存在  然后原子性删除锁
                Long lock1 = stringRedisTemplate.execute(
                        new DefaultRedisScript<Long>(script,
                                Long.class),
                        Arrays.asList("lock"),
                        uuid);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            //枷锁失败 --- 重试
            System.out.println("获取分布式锁失败，重试中---------------------------");
            //休眠100ms重试
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return getCatelogJsonFromDbWithRedisRock(); //自旋的方式
        }


    }

    /**
     * @author
     * @Description 缓存中的数据 如何和数据库保持一致
     * 缓存数据一致性
     * 1. 双写模式
     * 2. 失效模式
     *
     * @Date 10:41 2022/10/6
     * @param
     * @Return java.util.Map<java.lang.String,java.util.List<com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2VO>>
     **/
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJsonFromDbWithRedissonRock() {

        //1.占分布式锁 注意锁的name 锁的粒度越细，速度越快
        //锁的粒度，如果是具体缓存某个数据，11-号商品 product-11-lock product-12-lock
        RLock lock = redisson.getLock("catelogJson-lock");
        //加锁
        lock.lock();
        System.out.println("获取分布式锁成功---------------------------");
        //枷锁成功 --- 执行业务
        Map<String, List<Catelog2VO>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;


    }

    private Map<String, List<Catelog2VO>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //转换为指定的对象   第一个参数  需要转换的字符串  第二个参数 传TypeReference的匿名内部类  设置转换类型
            Map<String, List<Catelog2VO>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2VO>>>() {
            });

            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库----------------------" + Thread.currentThread());

        List<CategoryEntity> categoryEntityList = baseMapper.selectList(null);

        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(categoryEntityList, 0L);

        //封装数据
        Map<String, List<Catelog2VO>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> {
            //遍历每一个一级分类
            return k.getCatId().toString();
        }, v -> {
            //查到一级分类下的所有二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(categoryEntityList, v.getCatId());

            List<Catelog2VO> catelog2VOS = null;
            if (categoryEntities != null) {

                catelog2VOS = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2VO catelog2VO = new Catelog2VO(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());

                    //找当前二级分类的三级分类封装成的vo
                    List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(categoryEntityList, l2.getCatId());
                    if (level3Catelog != null) {
                        List<Catelog2VO.Catelog3VO> catelog3VOS = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //封装成指定格式
                            Catelog2VO.Catelog3VO catelog3VO = new Catelog2VO.Catelog3VO(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3VO;
                        }).collect(Collectors.toList());

                        catelog2VO.setCatalog3List(catelog3VOS);
                    }
                    return catelog2VO;
                }).collect(Collectors.toList());
            }

            return catelog2VOS;
        }));

        //3.将查出的对象 转换为json字符串
        //JSON跨语言 跨平台兼容
        String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
        return parent_cid;
    }

    /**
     * @param
     * @author
     * @Description 用本地锁synchronized 完成业务 但是只能针对单体项目  分布式项目不适用
     * @Date 14:43 2022/10/2
     * @Return * @return: null
     **/
    public Map<String, List<Catelog2VO>> getCatelogJsonFromDbWithLocalRock() {

        //只要是同一锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
        //1.synchronized (this):SpringBoot所有组件在容器中都是单例的
        //TODO synchronized JUC(Lock) 只能锁一个进程  并不支持分布式
        synchronized (this) {

            //得到锁之后，应该再去查看一次缓存，如果缓存中不存在  则继续查询
            return getDataFromDb();
        }


    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> categoryEntityList, Long parent_cid) {
        //return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
        List<CategoryEntity> collect = categoryEntityList.stream().filter(item -> item.getParentCid() == parent_cid).collect(Collectors.toList());
        return collect;
    }

    //225 25 2
    private List<Long> findParentsPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        //1、收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentsPath(byId.getParentCid(), paths);
        }

        return paths;
    }

    //递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChiledrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {

        List<CategoryEntity> collect = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == root.getCatId();
        }).map(categoryEntity -> {
            //1.找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChiledrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            //2.菜单的排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return collect;
    }

}